pytorch學習1 tensor的操作

tensor操作中的api和numpy非常相似

x = torch.ones(2,

2)print
(x)x.
type()
# 將其轉換為整型
x = x.
long()
print
(x)# 再將其轉回float
x = x.
float()
print
(x)x = torch.randn(4,
3)print
(x)# 沿著行取最大值
max_value, max_idx = torch.
max(x, dim=1)
# 沿著行對x求和
sum_x = torch.
sum(x, dim=1)
print
(sum_x)

print

(x.shape)
x = x.unsqueeze(0)
print
(x.shape)
> torch.size([4
,3])
> torch.size([1
,4,3
])x = x.unsqueeze(1)
# 在第二維增加
print
(x.shape)
> torch.size([1
,1,4
,3])
x = x.squeeze(0)
# 減少第一維
print
(x.shape)
> torch.size([1
,4,3
])x = x.squeeze(
)print
(x.shape)
> torch.size([4
,3])

x = torch.randn(3,

4,5)
print
(x.shape)
> torch.size([3
,4,5
])# 使用permute和transpose進行維度交換
x = x.permute(1,
0,2)
print
(x.shape)
>torch.size([4
,3,5
])# transpose交換tensor中的兩個維度
x = x.transpose(0,
2)print
(x.shape)
> torch.size([5
,3,4
])

x = torch.randn(3,

4,5)
x = x.view(-1
,5)# -1 表示任意的大小，5表示第二維變成5
print
(x.shape)
# 重新reshape成(3, 2, 10)的大小
x = x.view(3,
2,10)
print
(x.shape)

x = torch.randn(3,

4)y = torch.randn(3,
4)# 兩個tensor求和
z = x + y
# z = torch.add(x,y)

x = torch.ones(3,

3)print
(x.shape)
# unsqueeze 進行inplace
x.unsqueeze_(0)
print
(x.shape)
# transpose 進行inplace
x.transpose_(1,
0)print
(x.shape)
x = torch.ones(3,
3)y = torch.ones(3,
3)print
(x)x.add_(y)
print
(x)

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